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Analysis de Regresión Múltiple (Uso de más de una variable independiente…
Analysis de Regresión Múltiple
Uso de más de una variable independiente para predecir una variable dependiente
Matriz de correlación
Se calcula los coeficientes de correlación simple de cada combinación de pares de variables
Un paso inicial importante en la resolución de cualquier problema que implique múltiples variables independientes
Error estándar de la estimación
Mide la cantidad en que los valores reales de (Y) difieren de los valores estimados (Y prima )
Regresión lineal simple
Se calcula los coeficientes de correlación simple de cada combinación de pares de variables
Regresión por pasos
Las variables explicativas entrar o salir de la función de regresión en diferentes etapas de su desarrollo
Regresión múltiple de la población
Los valores observados de Y varían alrededor de sus medias
Coeficientes de regresión parcial o neto
Mide el cambio promedio de la variable dependiente por unidad de cambio en la variable independiente relevante
Cuando se mantienen constantes las demás variables independientes
Coeficiente de correlación múltiple
Es la correlación entre las respuestas de Y, y los valores ajustados de Y prima
Variables explicativas individuales
Si H0: bj =0 es verdadera
Variables Ficticias
Se utilizan para determinar las relaciones entre variables independientes cualitativas y una variable dependiente
Multicolinealidad
Situación en la cual las variables independientes de una ecuación de regresión múltiple están sumamente intercorrelacionadas